“Analisis dan Visualisasi Data Angka Harapan Hidup serta Pendapatan per Kapita”

Disusun Oleh

Nama Mahasiswa : Rahmat Riansyah
NIM : A3202300029
Deskripsi : Tujuan analisis untuk memahami pola dan hubungan dalam data Angka Harapan Hidup, Pendapatan per Kapita, dan faktor-faktor lainnya Melalui Pendekatan Univariate, Bivariatif, Multivariate, dan Interaktif.

Persiapan

Sebelum membuat sebuah program di dalam R Markdown kita harus memperhatikan beberapa yang perlu kita persiapkan untuk menunjang isi data beserta visualisasinya.

Memanggil Library

Hal pertama yang perlu dipersiapkan adalah dengan memanggil beberapa library yang di butuhkan yaitu dengan menginstal di menu Packages dan cara memanggilnya seperti berikut.

library(ggplot2)
library(readr)
library(readxl)
library(gapminder)
library(reshape2)
library(gganimate)
library(plotly)
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout
library(RColorBrewer)

Memanggil Dataset

Selain Library kita juga perlu memanggil Data yang akan kita gunakan dalam pembuatan visualisasi tersebut.Untuk tugas kali ini karena kita menggunakan data Excel dapat mengikuti kode dibawah ini.

# memanggil library
library(readxl)
# membuat nama data dan memanggilnya sesuai nama file
Data <- read_excel("Data.xlsx")
# melihat data yang telah diberi nama
View(Data)

Membuat Visualisasi Data

Setelah memanggil data yang akan kita gunakan selanjutnya menentukan grafik apa yang akan kita buat secara berbeda.Dari ujian tersebut terdapat 4 minimal visualisasi data seperti berikut:

1. Grafik Univariate

Grafik univariate digunakan untuk menganalisis distribusi satu variabel tunggal. Grafik ini membantu dalam memahami pola, sebaran, dan karakteristik dari data yang dianalisis.

Histogram Angka Harapan Hidup

# Kode untuk histogram dengan palet warna
ggplot(Data, aes(x = Angka_Harapan_Hidup)) +
  geom_histogram(binwidth = 5, fill = brewer.pal(3, "Blues")[2], color = "black") +
  labs(title = "Histogram Angka Harapan Hidup",
       x = "Angka Harapan Hidup",
       y = "Frekuensi") +
  theme_minimal(base_size = 15) +  # Mengubah ukuran font dasar
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))  # Memusatkan judul

  • Interpretasi: Histogram ini menunjukkan distribusi Angka Harapan Hidup di berbagai negara. Dapat dilihat bahwa sebagian besar negara memiliki Angka Harapan Hidup di bawah 70 tahun.

2. Grafik Bivariatif

Grafik bivariatif digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel. Grafik ini membantu dalam mengidentifikasi pola, tren, dan korelasi antara kedua variabel.

Pendapatan per Kapita vs Angka Harapan Hidup

# Kode untuk scatter plot dengan transparansi dan ukuran titik
ggplot(Data, aes(x = Pendapatan_per_kapita, y = Angka_Harapan_Hidup)) +
  geom_point(color = "#00bfff", fill = "#000080", size = 1, alpha = 0.7) +  # Mengubah warna dan menambahkan transparansi
  labs(title = "Pendapatan per Kapita vs Angka Harapan Hidup",
       x = "Pendapatan per Kapita",
       y = "Angka Harapan Hidup") +
  theme_minimal(base_size = 15) +  # Mengubah ukuran font dasar
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))  # Memusatkan judul

  • Interpretasi: Scatter plot ini menunjukkan hubungan antara Pendapatan per Kapita dan Angka Harapan Hidup. Ada kecenderungan bahwa negara dengan Pendapatan per Kapita yang lebih tinggi cenderung memiliki Angka Harapan Hidup yang lebih tinggi.

3. Grafik Multivariate

Grafik multivariate digunakan untuk menganalisis hubungan antara lebih dari dua variabel. Grafik ini membantu dalam memahami interaksi dan pola yang lebih kompleks dalam data.

Heatmap Angka Harapan Hidup per Benua dan Tahun

# Memastikan library yang diperlukan sudah di-load
library(ggplot2)
library(reshape2)
library(readxl)  

# Membaca dataset
Data <- read_excel("Data.xlsx")

# Memeriksa nama kolom
colnames(Data)
## [1] "geo"                   "Negara"                "Benua"                
## [4] "Tahun"                 "Angka_Harapan_Hidup"   "Pendapatan_per_kapita"
## [7] "Populasi"              "Jumlah_anak"
# Menghapus spasi di sekitar nama kolom (jika ada)
colnames(Data) <- trimws(colnames(Data))

# Menghitung rata-rata Angka Harapan Hidup berdasarkan Benua dan Tahun
Data_summary <- aggregate(Angka_Harapan_Hidup ~ Benua + Tahun, data = Data, FUN = mean)

# Mengubah data menjadi format matriks
Data_matrix <- dcast(Data_summary, Benua ~ Tahun, value.var = "Angka_Harapan_Hidup")

# Mengubah data matriks menjadi format panjang (long format) untuk ggplot
Data_long <- melt(Data_matrix, id.vars = "Benua", variable.name = "Tahun", value.name = "Angka_Harapan_Hidup")

# Mengonversi kolom Tahun menjadi numerik
Data_long$Tahun <- as.numeric(as.character(Data_long$Tahun))

# Membuat heatmap dengan palet warna yang lebih menarik
ggplot(Data_long, aes(x = Tahun, y = Benua, fill = Angka_Harapan_Hidup)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_gradientn(colors = brewer.pal(9, "YlGnBu"),  # Menggunakan palet warna dari RColorBrewer
                       name = "Angka Harapan Hidup") +
  labs(title = "Heatmap Angka Harapan Hidup per Benua dan Tahun",
       x = "Tahun",
       y = "Benua") +
  scale_x_continuous(breaks = seq(min(Data_long$Tahun), 
                                   max(Data_long$Tahun), 
                                   by = 30)) +  # Mengatur label setiap 20 tahun
  theme_minimal(base_size = 13) +  # Mengubah ukuran font dasar
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))  # Memusatkan judul

  • Interpretasi:Heatmap ini menunjukkan rata-rata Angka Harapan Hidup berdasarkan Benua dan Tahun. Dapat dilihat bahwa beberapa benua menunjukkan tren peningkatan Angka Harapan Hidup seiring berjalannya waktu.

4. Grafik Interaktif

Grafik interaktif memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan data secara langsung. Ini memberikan pengalaman yang lebih mendalam dan memungkinkan eksplorasi data yang lebih fleksibel.

Interaktif: Pendapatan per Kapita vs Angka Harapan Hidup

# Memastikan library yang diperlukan sudah di-load
library(plotly)
library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
# Kode untuk grafik interaktif dengan animasi
plot_ly(Data, 
        x = ~Pendapatan_per_kapita, 
        y = ~Angka_Harapan_Hidup, 
        type = 'scatter', 
        mode = 'markers', 
        marker = list(color = 'rgba(0, 123, 255, 0.8)', size = 10),  # Mengubah warna titik
        frame = ~Tahun,  # Menambahkan frame untuk animasi berdasarkan tahun
        ids = ~Negara) %>%  # Menggunakan ID unik untuk setiap titik
  layout(title = "Interaktif: Pendapatan per Kapita vs Angka Harapan Hidup",
         xaxis = list(title = "Pendapatan per Kapita"),
         yaxis = list(title = "Angka Harapan Hidup")) %>%
  animation_opts(frame = 100, redraw = TRUE) %>%  # Mengatur kecepatan animasi
  animation_slider(currentvalue = list(prefix = "Tahun: "))  # Menambahkan slider untuk tahun
  • Interpretasi: Grafik interaktif ini memungkinkan pengguna untuk menjelajahi hubungan antara Pendapatan per Kapita dan Angka Harapan Hidup. Pengguna dapat mengarahkan kursor untuk melihat detail setiap titik data, dan grafik ini juga dapat bergerak secara otomatis dari tahun ke tahun dengan menggunakan slider untuk memilih tahun secara manual.

Kesimpulan

Berdasarkan visualisasi yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa:

  • Terdapat distribusi Angka Harapan Hidup yang bervariasi di berbagai negara, dengan sebagian besar negara memiliki Angka Harapan Hidup di bawah 70 tahun.
  • Ada hubungan positif antara Pendapatan per Kapita dan Angka Harapan Hidup, di mana negara dengan Pendapatan per Kapita yang lebih tinggi cenderung memiliki Angka Harapan Hidup yang lebih tinggi.
  • Heatmap menunjukkan tren peningkatan Angka Harapan Hidup di beberapa benua seiring berjalannya waktu.
  • Grafik interaktif memberikan wawasan lebih dalam mengenai hubungan antara Pendapatan per Kapita dan Angka Harapan Hidup, memungkinkan eksplorasi data yang lebih mendalam.